机器视觉

1.引论：
计算机视觉是采用图像处理，模式识别，人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。
机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以
控制相应的行为。 计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供了传感器模型，系统构造和实现手段。
 机器视觉系统一般以计算机为中心，主要由视觉传感器，高速图像采集系统及专用图像处理系统等模块。  
视觉传感器是信息的直接来源，主要友一或两个图像传感器组成，有时需要光投射器和其他设备。它的主要功能是为机器视觉系统获取足够的原始图像。
高速图像采集系统是由专用视频解码器，图像缓冲器和控制接口电路组成的。实时的将视觉传感器获取的模拟视频信号转换为数字图像信号，并将图像直接传送给计算机进行显示和处理，或将数字图像传送给专用图像处理系统进行视觉信号的实时前端处理。
视觉系统研究的三个层次  
  1.计算理论      什么是计算目的，为什么要这样计算
 2.表达和算法   怎样实现计算理论，什么是输入/输出表达，用什么算法实现表达间的转换
3.硬件实现  怎样在物理上实现表达和算法，什么是计算结构的具体细节。

视觉信息处理的三个阶段：
  早期视觉处理――（要素图）中期视觉处理――（2.5维图）后期视觉处理――（3D描述）